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龙图腾网获悉吉林建筑大学申请的专利基于多光谱数据的要素剥离方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121074690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511614024.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多光谱数据的要素剥离方法、装置、设备及介质是由赵宏宇;朱瑞;车越;王思思;林楠;单樑;王泽坚;刘欣伟;刘彤起;王懿莹;段恒杰设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光谱数据的要素剥离方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多光谱数据的要素剥离方法、装置、设备及介质，涉及遥感图像处理领域，该方法包括采集目标区域的多光谱图像；采用自适应窗口滤波算法，对多光谱图像进行预处理得到多光谱增强图像，其中，自适应窗口滤波算法基于噪声密度、灰度方差及梯度幅值计算窗口调整系数；从多光谱增强图像中提取光谱特征和纹理特征；将光谱特征和纹理特征融合，构建多光谱增强图像中的每个像素的融合特征；基于融合特征确定每个像素的地物类别，以剥离出包含不同要素的多个矢量化图层；本申请能够融合噪声密度、灰度方差及梯度幅值三个指标，得到窗口调整系数，实现滤波窗口尺寸的动态自适应变化，为后续要素提取提供更高精度的数据支撑。

本发明授权基于多光谱数据的要素剥离方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱数据的要素剥离方法，其特征在于，包括： 采集目标区域的多光谱图像； 采用自适应窗口滤波算法，对所述多光谱图像进行预处理得到多光谱增强图像，其中，所述自适应窗口滤波算法基于噪声密度、灰度方差及梯度幅值计算窗口调整系数； 从所述多光谱增强图像中提取光谱特征和纹理特征； 将所述光谱特征和所述纹理特征融合，构建所述多光谱增强图像中的每个像素的融合特征； 基于所述融合特征确定每个像素的地物类别，以剥离出包含不同要素的多个矢量化图层； 所述采用自适应窗口滤波算法，对所述多光谱图像进行预处理得到多光谱增强图像的步骤，具体包括： 在所述多光谱图像上设定窗口，计算所述窗口内的所述噪声密度、所述灰度方差及所述梯度幅值； 将所述噪声密度、所述灰度方差及所述梯度幅值归一化处理并进行权重分配，得到所述窗口调整系数，以对所述窗口进行调整； 基于调整后的所述窗口对所述多光谱图像执行加权中值滤波，得到多光谱增强图像； 所述窗口调整系数的计算公式为： 式中，表示噪声密度权重；表示灰度方差权重；表示梯度幅值权重；表示归一化后的所述噪声密度；表示归一化后的所述灰度方差；表示归一化后的所述梯度幅值；表示窗口调整系数，当0时，表示所述多光谱图像中噪声较多，需要增大所述窗口，0时，表示所述多光谱图像中细节和边缘较多，需减小所述窗口，当=0时，表示所述窗口适配，保持不变； 噪声密度的计算如下： 0≤D≤1 其中，表示窗口内被判定为噪声的像素数量，表示窗口内包含的总像素数量； 灰度方差的计算公式为： 其中，表示坐标为的多光谱图像中对应波段的像素值，表示窗口内包含的总像素数量，是窗口内所有像素的均值； 梯度幅值的计算公式为： 其中，表示水平方向的梯度，表示垂直方向梯度。

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